Cloud Native AI 中遠端儲存的挑戰與創新解決方案

在雲原生架構（Cloud Native）快速發展的背景下，AI 模型訓練與服務部署對儲存系統的靈活性與效能提出了更高要求。隨著 Kubernetes 成為主流的容器編排平臺，如何高效整合遠端儲存（如物件儲存或 NAS）成為關鍵課題。本文探討在 Cloud Native AI 場景中，透過 Fluid、CSI Driver 等技術解決遠端儲存整合的痛點，並分析其技術實現與實踐價值。

技術背景與核心概念

1. Cloud Native AI 與儲存整合需求

Cloud Native AI 強調資源的彈性擴縮與高效利用，其核心特徵包括：

開發環境虛擬化：類似 Google Colab 或 VS Code Web 的即時開發環境。
資源隔離與共享：透過 Kubernetes 管理計算資源，但儲存整合仍需解決權限、效能與穩定性問題。
遠端儲存的挑戰：傳統做法依賴 CSI（Container Storage Interface）與 Fuse 客戶端組合掛載，但存在資源消耗、依賴衝突與權限管理等痛點。

2. Fluid 與 CSI Driver 的角色

Fluid：一個基於 Kubernetes 的分佈式緩存系統，透過 DataSet 與 Runtime 管理資料集，支援即時預熱與動態擴縮容。
CSI Driver：作為 Kubernetes 的儲存插件，提供對遠端儲存的抽象與管理能力。

技術挑戰與創新解決方案

1. 傳統方案的痛點

資源消耗：Fuse 客戶端在節點上運行會佔用 CPU 與記憶體，Kubernetes 無法有效限制其資源使用。
依賴衝突：不同儲存系統（如 S3 與阿里雲物件儲存）的 Fuse 版本不一致，導致功能衝突。
診斷困難：錯誤訊息不清晰，需登入節點檢查日誌，且無法隔離用戶資料權限。
權限管理：Fuse 客戶端共用 Kubernetes 節點授權，無法實現細粒度控制。
資料訪問不穩定：Fuse 客戶端可能因異常（如 OOM、Segmentation Fault）導致斷連，影響訓練過程。

2. 容器化 Fuse 客戶端與 CSI 集成

容器化執行：透過 CSI 注入 Fuse Sidecar 容器，將 Fuse 客戶端封裝於容器內，實現資源限制與隔離。
- 可設定 CPU/記憶體請求與限制，避免資源過度消耗。
- 依賴衝突問題因容器鏡像封裝而解決。
- 日誌檢查簡化，可直接使用 kubectl logs 等工具。
- 利用 Kubernetes 的 ServiceAccount 實現細粒度權限控制。
故障恢復機制：
- 引入 Operator 監控 Mount 點，自動重掛載斷連的 Fuse 客戶端。
- 使用 mount --bind 與 File Descriptor（FD）傳遞技術，實現即時恢復：
  - CSI 建立 Mount 點並取得 FD，由 Mounter 監控 FD 狀態。
  - Fuse 客戶端崩潰時，Mounter 立即重啟客戶端並重用原有 FD，避免產生新 Mount 點。

3. Fluid 的分佈式緩存方案

核心概念：
- DataSet：定義資料來源集合（如 S3 路徑），支援動態更新。
- Runtime：定義資料訪問方式，支援分佈式緩存系統（如 Redis）。
功能實現：
- 資料同步：新增資料源至 DataSet 後，Fluid 容器同步至 Fuse 掛載點，並透過 PassThroughFS 鏡像變更。
- 分佈式緩存：
  - 透過 FluidRuntime 定義 Cache Worker 與 Cache Master。
  - 支援動態擴縮容，如設定 spec.replicas 調整緩存節點數量。
  - Cache Worker 負責資料管理，Cache Master 處理服務發現與元數據管理。

實際應用與效能提升

1. AI 服務啟動優化

用戶透過 FluidRuntime 擴展分佈式緩存系統，預熱模型權重至緩存。
服務 Pod 讀取模型權重時直接從緩存獲取，避免遠端儲存 I/O 延遲。
實驗顯示，載入 80 億參數 LLaMA 模型時，啟動速度提升約 5 倍。

2. 動態擴縮容機制

當所有服務 Pod 就緒後，可將 spec.replicas 設置為 0，自動刪除緩存節點，節省資源。

3. 權限與兼容性考量

需透過 Kubernetes 的 RBAC 與 ServiceAccount 實現不同用戶的資料權限分離。
需 Fuse 客戶端支援 mount --bind 與 FD 傳遞（如 Fuse 3.3.0 以上版本）。
需進一步優化 Operator 或 Fuse 客戶端以避免節點汙染。

總結

Cloud Native AI 中遠端儲存的整合需平衡效能、穩定性與資源效率。透過容器化 Fuse 客戶端、CSI Driver 與 Fluid 的結合，可有效解決傳統方案的痛點，實現動態擴縮容與細粒度權限管理。實際應用中，建議結合 Kubernetes 的 RBAC 與 CSI 驅動，並根據業務需求調整 Fluid 的 Cache Worker 數量與緩存策略，以最大化資源利用率與系統穩定性。